Expedia está utilizando modelos de deep learning (aprendizaje profundo) para mejorar el proceso de reserva de hoteles para sus partners y, en última instancia, también para los viajeros. La compañía está empleando un proceso de tres etapas con un algoritmo de implementación que clasifica las propiedades de su API de forma rápida para entregarla a sus partners, ya sea una aerolínea, una retail store o un partner de viajes corporativos.
Nuno Castro, chief data scientist de Expedia Partner Solutiones (EPS) lo describe como un «modelo avanzado de deep learning». Y añade: «Tenemos medio millón de propiedades y firmamos 15.000 nuevas al mes, así que ¿cómo podemos decidir qué ceder a cada partner?». Es decir, ¿qué les funcionará mejor, una propiedad en el centro de Londres o una cerca del aeropuerto? ¿Cuál deberían agregar a su sistema?
La segunda fase de este proyecto de deep learning pasa por clasificar en tiempo real las propiedades según quién esté buscando en el sitio web del partner. Así, los resultados que se presentan son relevantes para quien busca, ya sea un viajero business, una familia o cualquier otro tipo.
La tercera etapa, afirma Castro, se refiere a una API de recomendación y que ofrece a los viajeros propiedades similares a las que están consultando en ese momento.
Resultados rápidos
El trabajo parece estar aportando buenos resultados tanto para EPS como para sus socios. De hecho, la compañía asegura que se está mejorando la conversión típica del 8% utilizando estos modelos de clasificación.
Una prueba realizada con uno de sus partners entre enero y mayo de 2018 reflejó un aumento del 20% de las reservas brutas. Otro socio vio cómo aumentó un 20% las conversiones de agosto a diciembre gracias al uso del deep learning de recomendación de propiedades.
«Con estas aplicaciones, el viajero consigue lo que quiere más rápido. Si no puede obtener lo que le gusta, se irá a otras webs, por lo que debemos darles lo que quieren, cuando quieren y en el momento adecuado», afirma Castro.
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